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基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究
被引量:
2
Research of IDS Based on Data Mining
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摘要
本文介绍了入侵检测系统的基本概念,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。本文主要研究了聚类分析中的k-means算法在入侵规则匹配中的应用,指出了该算法的不足,通过对传统k-means算法的改进解决了聚类算法固有的无法预知最佳聚类个数和分类过细的问题。提高了系统的规则匹配效率。
作者
关心
王新
机构地区
湛江师范学院
出处
《计算机系统应用》
2007年第9期82-84,109,共4页
Computer Systems & Applications
关键词
入侵检测
数据挖掘
聚类分析
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
引文网络
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朱树人,李伟琴.
入侵检测技术研究[J]
.计算机工程与设计,2001,22(4):13-17.
被引量:7
2
周皓峰,朱扬勇,施伯乐.
一个基于兴趣度的关联规则采掘算法[J]
.计算机研究与发展,2002,39(4):450-457.
被引量:50
3
Jiawei Han Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001..
4
David Hand Heikkj Mannila Padhraic Smyth著.数据挖掘原理[M].张银奎,廖丽,宋骏等译,北京:机械工业出版社,中信出版社,2003年,32-112.
二级参考文献
3
1
张欣.基于资源监视的网络入侵检测系统的研究与实现.北京航空航天大学硕士学位论文[M].,2000.4-24.
2
左万利 刘居正.包含正负属性的关联规则及其挖掘.第十六届全国数据库学术会议论文集[M].兰州,1999.288-292.
3
周欣,沙朝锋,朱扬勇,施伯乐.
兴趣度——关联规则的又一个阈值[J]
.计算机研究与发展,2000,37(5):627-633.
被引量:91
共引文献
78
1
林景亮,董槐林,姜青山,吴书.
一种基于新增阈值的频繁模式挖掘算法[J]
.计算机研究与发展,2006,43(z3):366-370.
被引量:1
2
吕杰林,陈是维.
基于相关性度量的关联规则挖掘[J]
.浙江大学学报(理学版),2012,39(3):284-288.
被引量:15
3
伊卫国,卫金茂,王名扬.
增量关联规则的向量法挖掘[J]
.计算机工程与应用,2004,40(32):181-183.
被引量:1
4
吴良杰,刘红祥,况振东.
基于确信因子的有效关联规则挖掘[J]
.计算机工程与应用,2004,40(32):187-189.
被引量:1
5
陈漫红.
入侵检测技术综述[J]
.广东自动化与信息工程,2004,25(4):1-3.
6
潘祺,朱东华,汪雪锋,袁军鹏.
技术监测在科研管理中的应用—纳米技术监测[J]
.科学学研究,2005,23(1):82-86.
被引量:3
7
黄光球,靳峰,彭绪友.
基于兴趣度的协同过滤商品推荐系统模型[J]
.微电子学与计算机,2005,22(3):5-8.
被引量:20
8
伊卫国,卫金茂,王名扬.
挖掘有效的关联规则[J]
.计算机工程与科学,2005,27(7):91-94.
被引量:9
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林嘉宜,彭宏,郑启伦,李颖基.
基于参考度的关联规则挖掘[J]
.计算机应用,2005,25(8):1827-1829.
被引量:1
10
窦祥国,胡学钢.
关联规则的评价方法研究[J]
.安徽技术师范学院学报,2005,19(4):44-47.
被引量:5
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9
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张亚东,梁高翔.
使用聚类方法分析IP报文特征[J]
.光盘技术,2006(3):31-33.
被引量:1
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孙天晴.
基于结构分解分析法的L-P指数均值分解法的实证研究[J]
.商场现代化,2007(06Z):22-23.
被引量:4
3
谭 P N,斯坦巴赫 M,库玛 V.数据挖掘导论[M].范明,范宏建,译.北京:人民邮电大学出版社,2006:59-62.
4
邓纳姆 M H.数据挖掘教程[M].郭崇慧,田凤占,靳晓明,等译.北京:清华大学出版社,2005:5-8.
5
(美)Pang-NingTan,(美)MichaelSteinbach,(美)VipinKumar著,范明,范宏建等.数据挖掘导论[M]人民邮电出版社,2006.
6
秦艳芳,周可法,孙莉.
生态系统服务的价值评估方法研究[J]
.新疆地质,2008,26(1):100-106.
被引量:10
7
赖玉霞,刘建平,杨国兴.
基于遗传算法的K均值聚类分析[J]
.计算机工程,2008,34(20):200-202.
被引量:70
8
邱苏林,王丽珍.
基于Ward’s方法的k-平均优化算法及其应用[J]
.计算机工程与应用,2008,44(31):169-172.
被引量:7
9
周杨,苗夺谦,岳晓冬.
基于自适应权重的粗糙K均值聚类算法[J]
.计算机科学,2011,38(6):237-241.
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2
1
刘绍海,刘青昆,安娜,顾跃举.
基于聚类算法与序列异常技术的入侵检测新方法[J]
.计算机安全,2008(8):1-4.
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赵根柱,巴特尔,王钢.
基于均值汇总模型的网络流量评估方法的研究[J]
.广西大学学报(自然科学版),2011,36(A01):27-30.
1
刘茗.
一种基于数据挖掘的入侵检测方法研究与实现[J]
.淮海工学院学报(自然科学版),2010,19(3):16-20.
2
关心,王新.
基于数据挖掘的入侵检测系统研究[J]
.信息技术,2007,31(10):100-103.
被引量:2
3
陈亚平,吴陈.
FCM聚类算法与改进层次聚类算法的结合[J]
.科学技术与工程,2009,9(17):5008-5011.
被引量:1
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张翡,范虹.
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.计算机工程与应用,2014,50(4):144-151.
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柳炳祥,李海林.
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.控制与决策,2007,22(12):1437-1440.
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张敏.
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.科技视界,2015(3):226-226.
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.计算机技术与发展,2016,26(1):22-26.
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.小型微型计算机系统,2012,33(10):2268-2272.
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.计算机应用与软件,2011,28(2):122-124.
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杨沁,唐伟.
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计算机系统应用
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